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机器学习在肺癌VMAT计划中对危及器官剂量预测的可行性
机器学习在肺癌VMAT计划中对危及器官剂量预测的可行性
作者:
刘苓苓
吴先想
崔相利
牛振洋
费振乐
闫凤
原文服务方:
中国医学物理学杂志
肺癌
容积旋转调强
人工神经网络模型
机器学习
剂量体积直方图
摘要:
目的:探讨机器学习在肺癌容积旋转调强(VMAT)治疗计划对心脏和肺的剂量体积直方图(DVH)预测的可行性.方法:选取51例肺癌VMAT计划,随机选取其中43例为训练组,剩余8例为验证组.分析训练组中患者的解剖信息与两侧肺V5、V20和心脏V30、V40的相关性.采用机器学习方法,以解剖信息为输入、危及器官(OAR)的DVH为输出,分别构建并训练关于两侧肺以及心脏的人工神经网络模型.将验证组中8例VMAT计划中的解剖信息分别输入到已经构建好的人工神经网络模型,分别预测OAR的DVH.结果:两侧肺V5、V20和心脏V30、V40受自身体积大小影响可忽略,受OAR与靶区的空间相对位置关系影响较大.患侧肺、对侧肺、心脏的人工神经网络结构模型中隐藏层分别含有41、38、34个神经结点,线性回归系数分别为0.994、0.975、0.986.对验证组中患侧肺和对侧肺的V5、V20的预测误差分别为2.70%±1.83%、2.84%±1.97%和13.7%±7.8%、0.72%±0.75%,对心脏V30、V40的预测误差分别为3.20%±0.63%、2.1%±1.5%,仅对侧肺V5的预测值和实际值差异有统计学意义(P<0.05).结论:采用人工神经网络方法可以对肺癌VMAT计划中解剖信息与OAR的DVH数据进行学习,构建的人工神经网络模型可预测出患侧肺、心脏V25~V60和对侧肺V20的DVH数据,可为临床计划设计提供参考.
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文献信息
篇名
机器学习在肺癌VMAT计划中对危及器官剂量预测的可行性
来源期刊
中国医学物理学杂志
学科
关键词
肺癌
容积旋转调强
人工神经网络模型
机器学习
剂量体积直方图
年,卷(期)
2020,(7)
所属期刊栏目
医学人工智能
研究方向
页码范围
934-939
页数
6页
分类号
R815.6|R318
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1005-202X.2020.07.025
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
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1
刘苓苓
11
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崔相利
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闫凤
联勤保障部队第901医院放疗科
1
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牛振洋
联勤保障部队第901医院放疗科
2
1
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费振乐
联勤保障部队第901医院放疗科
2
1
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吴先想
蚌埠医学院第一附属医院放疗科
1
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传播情况
被引次数趋势
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(/年)
版权信息
全文
全文.pdf
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引文网络
二级参考文献
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共引文献
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参考文献
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引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
肺癌
容积旋转调强
人工神经网络模型
机器学习
剂量体积直方图
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国医学物理学杂志
主办单位:
南方医科大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1005-202X
CN:
44-1351/R
开本:
16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1983-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
4079
总下载数(次)
0
总被引数(次)
17195
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